Xilinx 创下新里程碑,Versal ACAP开始出货了!

Versal 采用 7nm 工艺技术,是业界首款自适应计算加速平台

Jun 19, 2019

2019 年 06 月 19 日,中国北京 —— 自适应和智能计算的全球领先企业赛灵思公司(Xilinx, Inc.,(NASDAQ:XLNX))今天宣布已开始面向参与公司“早期试用计划”的多家一线客户交付 VersalAI Core 和 Versal Prime 系列器件。Versal 是业界首款自适应计算加速平台(ACAP),这是一款具有革命性意义的新型异构计算器件,其功能远超传统的CPU、GPU 和 FPGA。

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ACAP 是一种高度集成的多核异构计算平台,可在软硬件两个层面随时进行更改,从而动态地适应数据中心、汽车、5G 无线、有线以及国防市场的广泛应用与工作负载需求。Versal ACAP 的体系架构从构建伊始即可支持软件可编程,拥有高度灵活的、每秒传输速率高达数兆比特的片上网络 (NoC)。NoC 无缝集成所有引擎和关键接口,使得该平台在启动时即可使用平台的各项资源,并且方便软件开发者、数据科学家和硬件开发者等都能轻松进行编程。通过一系列工具、软件、库、IP、中间件和固件,ACAP 让使用者能随时通过业界标准设计流程开发各种定制化的加速计算解决方案。

 

赛灵思总裁兼首席执行官 Victor Peng 表示:"首批 Versal ACAP 器件提前从台积电发回并出货给早期试用客户,是赛灵思创下的又一个历史性的里程碑和工程成就。Versal ACAP 是赛灵思多年软硬件投资及过去 35 年产品架构全部知识的积累。Versal ACAP 是一项重大的技术突破,它将面向所有应用和各种开发者开启一个异构计算加速的新时代。”

 

Versal ACAP 产品系列采用台积电 7 纳米工艺技术打造而成,是业界首款将软件可编程性与动态可配置的领域专用硬件加速以及帮助企业跟上当今快速创新步伐的灵活应变能力结为一体的平台。该产品系列融合了用于嵌入式计算的新一代标量引擎,用于 FPGA 芯片编程的自适应引擎,以及用于 AI 推断与高级信号处理的智能引擎,从而在计算性能和单位功耗性能上都大幅超越了 CPU 和 GPU。

 

Versal AI Core 系列在整个 Versal 产品系列中提供了最高计算性能和最低时延,并通过 AI 引擎实现了突破性的 AI 推断吞吐量和性能。该系列针对云端、网络和自动驾驶技术进行优化,提供了业界最广泛的 AI 和工作负载加速功能。Versal Prime 系列的设计广泛适用于各种应用,并针对各种工作负载的连接性和在线加速进行了优化。

 

Versal AI Core 系列和 Versal Prime 系列均包含多款器件,每款器件都配备双核 Arm® Cortex®-A72 应用处理器、双核 Arm Cortex-R5 F实时处理器、超过 200 万个逻辑单元的自适应硬件以及 3,000 多个为高精度浮点与低时延优化的 DSP 引擎。Versal AI Core 器件提供多达 400 个专为 AI 推断和高级信号处理工作负载优化的 AI 引擎。

 

Versal 系列还包括其他四个产品系列,每个系列都有其独特的架构,可以为从云到联网乃至无线通信、边缘计算和端的各种市场的众多应用提供可扩展性和 AI 推断功能。

 

全面供货:

Versal AI Core 系列和 Versal Prime 系列将于 2019 年下半年上市。

 

赛灵思将于 10 月 1 日 - 2 日在美国加州硅谷举办的 2019 年赛灵思开发者论坛(XDF)上现场演示 Versal ACAP。

 

Versal ACAP 视频系列:

赛灵思将通过新开发的视频系列展现 Versal ACAP 的众多独特创新功能,包括快速了解的概述视频和重点介绍 AI 引擎片上网络PCI Express 等其他视频。如需了解 Versal AI Core 系列和 Versal Prime 系列器件的产品图像或者更多信息, 欢迎浏览赛灵思媒体资料库

 

如需了解有关 VersalAI 引擎 Versal AI Core 以及 Versal Prime 系列的更多信息,敬请访问我们的网站。如需了解有关赛灵思及其突破性技术的更多信息,敬请访问赛灵思中文网站:m.akhomesold.com或关注赛灵思官方微信和微博。

 

关于赛灵思

赛灵思致力于通过开发高度灵活和自适应的处理平台,为从端点到边缘再到云端的多种不同技术的快速创新提供支持。赛灵思是 FPGA、硬件可编程 SoC 及 ACAP 的发明者,旨在提供业界最具活力的处理器技术,实现自适应、智能且互连的未来世界。如需了解更多信息,敬请访问赛灵思中文网站://m.akhomesold.com/

 

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